H0 - 06 Define la librería Scikit-Learn y Pytorch

¿Qué es Scikit-Learn?

• Un sistema operativo basado en Linux

• Una base de datos para Big Data

• Una librería de Python para minería de datos y aprendizaje automático

• Un lenguaje de programación para inteligencia artificial

¿Cuáles son algunos algoritmos que incluye Scikit-Learn?

• Únicamente clustering

• Solo algoritmos de regresión

• Algoritmos supervisados y no supervisados

• Solo redes neuronales profundas

¿Cuál es una ventaja principal de Scikit-Learn?

• Su complejidad

• Su facilidad de uso

• Que no tiene dependencias

• Que sólo funciona en Linux

¿Sobre qué otras librerías está construida Scikit-Learn?

• TensorFlow y Keras

• NumPy, SciPy y Matplotlib

• Pandas y Seaborn

• Pytorch y TorchVision

¿Cómo se instala Scikit-Learn en la terminal?

• install scikit-learn

• conda install learn

• pip install scikit-learn

• python install sklearn

¿Cuál es una forma común de importar un modelo de clasificación?

• import sklearn.tree as model

• from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

• from sklearn.model import treeclassifier

• sklearn.tree.DecisionTree()

¿Qué módulo permite normalizar datos en Scikit-Learn?

• sklearn.validation

• sklearn.model

• sklearn.preprocessing

• sklearn.metrics

¿Qué comando sirve para dividir datos en entrenamiento y prueba?

• sklearn.divide()

• sklearn.split_data()

• train_test_split

• cross_split_test

¿Cuál es la métrica que mide la precisión de un modelo?

• precision_score

• accuracy_score

• confusion_ratio

• mean_squared_error

¿Cuál es una buena práctica al importar módulos?

• Importar todo con import sklearn

• Usar alias para nombres largos

• No importar nada y escribir todo desde cero

• Mezclar versiones de sklearn